基于邻域度分布的基础设施网络分类
社会与信息网络
2016-10-04 v2 物理与社会
摘要
分类网络连通性的一种常见方法是将节点度分布与特定的概率分布模型相关联。在过去的几十年中，研究人员使用 Poisson 分布或 Pareto 分布对许多网络进行了分类。城市基础设施，如交通（铁路、公路等）和分配（天然气、水、能源等）系统，是受其建设环境空间特征强烈约束的特殊网络。因此，此类网络的节点度跨度非常小，无法使用节点度分布进行可靠分类。为了克服这个问题，我们在此 (i) 定义了邻域度，其等于最近拓扑邻居（即相邻节点）的节点度之和，并 (ii) 提出使用邻域度对基础设施网络进行分类。这种邻域度比标准节点度跨越更宽的度值范围，从而允许从统计角度以更可靠的方式推断概率模型。为了测试我们的提议，我们在此分析了在不同环境中构建的二十二个真实配水网络，证明 Poisson 分布通常能非常好地建模其邻域度分布。这一结果似乎与使用标准节点度分布因信息稀缺而获得的可靠性较低的分类相一致。
关键词
引用
@article{arxiv.1609.07580,
title = {Classification of infrastructure networks by neighborhood degree distribution},
author = {O. Giustolisi and A. Simone and L. Ridolfi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1609.07580},
year = {2016}
}
备注
21 pages, 25 Figures, One Table, being submitted to PRE